Local Deep Research verwendet ein mehrschichtiges Interaktionsdesign, um den unterschiedlichen Benutzeranforderungen gerecht zu werden. Die Kernschnittstelle umfasst: eine auf dem Flask-Framework basierende Web-GUI, die eine visuelle Abfrageerstellung und einen Berichtseditor für technisch nicht versierte Benutzer bietet; eine voll funktionsfähige Befehlszeilenschnittstelle (CLI), die Pipeline-Operationen und die Umleitung von Ergebnissen unterstützt und Entwicklern die Integration in automatisierte Arbeitsabläufe erleichtert; und eine künftige REST-API-Schicht, die eine eingehende Anbindung an Wissensmanagementsysteme von Unternehmen ermöglicht.
Die Optimierung der Mensch-Computer-Interaktion spiegelt sich in den folgenden Punkten wider: Die Webseite bietet Vorlagen für Abfragevorschläge (z. B. werden bei "biomedizinischen" Fragen automatisch PubMed-Quellen empfohlen); die CLI unterstützt den Stapelverarbeitungsmodus, der kontinuierlich mehrere Themen in research_questions.txt verarbeiten kann; die Sprache der Benutzeroberfläche passt sich an die Systemumgebung an, und die Umschaltung zwischen Englisch und Chinesisch ist nun möglich. die Umschaltung zwischen Chinesisch und Englisch. Rückmeldungen von Nutzern in Bildungseinrichtungen zeigen, dass dieses multimodale Interaktionsdesign es ermöglicht, das Tool sowohl für Unterrichtsdemonstrationen als auch eingebettet in groß angelegte Forschungsprojekte für Doktoranden zu verwenden.
Für spezielle Anforderungsszenarien behält das Tool das untere Konfigurationsportal bei. Fortgeschrittene Benutzer können mehr als 20 professionelle Parameter wie LLM-Temperaturparameter und Suchtiefe durch Änderung der config.py anpassen und sogar den standardmäßigen BM25-Suchalgorithmus durch eine benutzerdefinierte semantische Matching-Engine ersetzen. Diese Ausgewogenheit von Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit ist ein Schlüsselfaktor für die breite Akzeptanz bei allen Arten von Benutzern.
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